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Zeitreihe 2000 bis 2020

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Dokumentation

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Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)

Die Todesfälle werden täglich den Zivilstandsämtern gemeldet und dem BFS im Rahmen der Statistik der natürlichen Bevölkerungsbewegung (BEVNAT) mitgeteilt. Der Melde- und Verarbeitungsprozess dauert in der Regel neun Tage.

Die Referenzbevölkerung ist die ständige Wohnbevölkerung, d.h. die Personen mit ständigem Wohnsitz in der Schweiz. Todesfälle von Personen mit Wohnsitz in der Schweiz, die sich im Ausland ereignet haben, werden gezählt.

Todesfälle Schweiz (Auszug)

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)

TIME_PERIOD GEO AGE SEX Obs_status Obs_value
2004-W09 CH055 Y50T54 F NA 2
2019-W32 CH040 Y70T74 T NA 21
2000-W36 CH032 Y65T69 T NA 1
2002-W52 CH040 Y50T54 F NA 3
2001-W08 CH062 Y75T79 M NA 1
2018-W13 CH031 Y70T74 M NA 1
2000-W44 CH070 Y65T69 T NA 6
2015-W48 CH011 Y0T4 F NA 1
2000-W14 CH021 Y30T34 T NA 1
2010-W03 CH061 Y70T74 T NA 1

Wöchentlicher Nachtrag

Logdatei

Datum Status Text
2020-06-10 03:18:49 I END Plausibilisierung
2020-06-10 03:18:49 I ../data/neu_todesfaelle_woche.csv umbenannt in ../data/todesfaelle_woche.csv
2020-06-10 03:18:49 I ../data/todesfaelle_woche.csv umbenannt in ../data/arc_todesfaelle_woche.csv
2020-06-10 03:18:49 I ..in ../data/diff.csv geschrieben !
2020-06-10 03:18:49 I Differenzen in 418 Zeilen mit 1201 Todesfällen ..
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W21 mit 1084 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W20 mit 39 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W19 mit 8 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W18 mit 12 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W17 mit 6 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W16 mit 7 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W15 mit 4 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W14 mit 5 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020 mit 1197 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2019 mit 4 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I Validatortabellen erstellt …
2020-06-10 03:18:48 I Referenztabellen erstellt …
2020-06-10 03:18:48 I ../data/neu_todesfaelle_woche.csv gelesen 741606 Zeilen und 9 Spalten
2020-06-10 03:18:47 I ../data/todesfaelle_woche.csv gelesen 740939 Zeilen und 9 Spalten
2020-06-10 03:18:45 I START Plausibilisierung
2020-06-10 03:18:45 I END Download
2020-06-10 03:18:45 I ..CSV in ../data/neu_todesfaelle_woche.csv geschrieben !
2020-06-10 03:18:30 W …./data/neu_todesfaelle_woche.csv wird überschrieben !
2020-06-10 03:18:30 I URL download lesen …
2020-06-10 03:18:30 I ..API in ../data/api.csv geschrieben !
2020-06-10 03:18:30 I . Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei) vom 2020-06-04T22:45:57.455517
2020-06-10 03:18:29 I Rest API lesen …
2020-06-10 03:18:29 I START Download
---
title: "Mortalitätsmonitoring Schweiz"
knit: (function(input_file, encoding) {
  out_dir <- '_book';
  if (!dir.exists(out_dir)) dir.create(out_dir);
  rmarkdown::render(input_file,
  encoding=encoding,
  output_file=file.path(dirname(input_file), out_dir, 'index.html'))})
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
---

```{r setup, include=FALSE}
library(dygraphs)
library(dplyr)
library(readr)
source('../R/badgelinks.R')

```

Row
---------------------------------------------------

### Zeitreihe 2000 bis 2020

```{r}
# read data with dyfun and convert to timeseries
source('momodyfun.R')
# select timeseries by canton
ktlist <- c('CH','ZH','BE','VD','TI')

dft1 <- dyfun('../data/todesfaelle_woche.csv', '../data/grossregionCH.csv') %>%
  filter(kt %in% ktlist)  %>%
  count(kt,date, wt=value, name='value') %>%
  split(.$kt)
dft2 <- dft1[ktlist]
tslist <- lapply(dft2, function(x) {
  xts::xts(x$value, order.by = x$date)
  })
tss <- do.call(cbind,tslist)
dygraph(tss, main = "Todesfälle Schweiz") %>% 
  dyOptions(stepPlot = T) %>%
  dyHighlight(highlightCircleSize = 5, 
              highlightSeriesBackgroundAlpha = 0.2,
              hideOnMouseOut = FALSE) %>% 
  dyRangeSelector(dateWindow = c("2013-07-01", as.character(last(dft1[[1]]$date)))) %>%
  dyEvent("2020-3-17", "Lockdown", labelLoc = "bottom")
```


Row {.tabset .tabset-fade}
---------------------------------------------------

### Dokumentation

`r badge`

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)

Die Todesfälle werden täglich den Zivilstandsämtern gemeldet und dem BFS im Rahmen der Statistik der natürlichen Bevölkerungsbewegung (BEVNAT) mitgeteilt. Der Melde- und Verarbeitungsprozess dauert in der Regel neun Tage.

Die Referenzbevölkerung ist die ständige Wohnbevölkerung, d.h. die Personen mit ständigem Wohnsitz in der Schweiz. Todesfälle von Personen mit Wohnsitz in der Schweiz, die sich im Ausland ereignet haben, werden gezählt.

- [Opendata](https://opendata.swiss/de/dataset/todesfalle-nach-funf-jahres-altersgruppe-geschlecht-woche-und-kanton-csv-datei5)
- [Todesfälle](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bevoelkerung/geburten-todesfaelle/todesfaelle.html)
- [Sterblichkeit, Todesursachen](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/gesundheit/gesundheitszustand/sterblichkeit-todesursachen.html)
- [Mortalitätsmonitoring (MOMO)](https://www.experimental.bfs.admin.ch/de/momo.html)


### Todesfälle Schweiz (Auszug)

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)

```{r}
read_csv2('../data/todesfaelle_woche.csv') %>%
  sample_n(10) %>%
  knitr::kable()
```

### Wöchentlicher Nachtrag

```{r}
dfdiff <- read_csv2('../data/diff.csv') 
DT::datatable(dfdiff, class = 'cell-border stripe')
```

### Logdatei

```{r}
read_csv2('../data/log.csv', col_names = F) %>% 
  purrr::map_df(rev) %>%
  knitr::kable(col.names = c('Datum','Status','Text'))
```